作为图像处理领域的一个新型方向,压缩感知理论自出现以来一直受到众多学者的广泛关注。在车辆工程中高速过程的成像领域,运用压缩感知理论可以突破传统的成像方式,但测量矩阵难以硬件实现并且成像质量不高。本文围绕这两个问题,针对车辆工程中高速过程的工业成像系统所用的测量矩阵以及测量矩阵的优化做了深入分析和研究。具体而言,本文的主要工作如下:（1）对压缩感知理论进行了说明,推导了基于压缩感知理论的工业成像系统的计算公式,对所用的测量矩阵和矩阵优化方法进行了仿真验证和理论分析,对比了工业成像系统中所用不同测量矩阵以及矩阵优化前后的信号重构效果。（2）使用0-1矩阵作为测量矩阵,可以解决测量矩阵难以硬件实现的问题。将0-1循环矩阵和0-1随机矩阵分别作为工业成像系统中的测量矩阵,分别对稀疏信号和可压缩信号采集重构。对比分析了不同重构矩阵、优化矩阵和近似矩阵对稀疏信号和可压缩信号的重构效果。仿真结果表明:采集稀疏信号,可使用0-1循环矩阵和0-1随机矩阵;采集可压缩信号,使用离散余弦变换矩阵作为稀疏基时,可使用0-1随机矩阵,不能使用0-1循环矩阵,采用0-1循环矩阵作为测量矩阵重构效果不好。（3）0-1矩阵内部元素的改变对重构矩阵性能影响的研究较少,对于该问题,改变了0-1循环矩阵中元素1的移位步长,仿真结果表明:基于改变后的0-1循环矩阵得到的重构矩阵、优化矩阵和近似矩阵对信号的重构性能有明显提升。改变了0-1随机矩阵中的行列数,仿真结果表明:基于改变后的0-1随机矩阵得到的重构矩阵、优化矩阵和近似矩阵对信号的重构性能有明显提升。（4）针对工业成像系统中测量矩阵选择的盲目性,提出通过等值线图筛选测量矩阵的方法。统计并绘制了最大列数为256和4096的0-1循环矩阵、0-1随机矩阵和高斯矩阵优化前后的等值线图及差值图,将最大列数为4096的0-1循环矩阵以及基于该矩阵得到的近似矩阵带入工业成像系统中进行仿真。仿真结果表明:在工业成像系统中采用大维度的0-1循环矩阵作为测量矩阵可以采集到被观测物体更多的有效信息,可以在短时间内对车辆工程中的高速过程进行成像,并且测量矩阵经过优化后重构效果提升明显。采用优化后的矩阵对信号进行采集重构可以解决工业成像系统中成像质量不高的问题。通过本文的研究,对应用于车辆工程中高速过程的工业成像系统里面所采用的测量矩阵以及测量矩阵的优化提供了理论与技术支撑。